На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Инновации в бизнесе. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации

Дата выхода
29 ноября 2023
🔍 Загляните за кулисы "Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Алексей Сергеевич Гуржиев) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Эта книга будет полезна любому руководителю вне зависимости от уровня знаний программирования. В ней на доступном языке рассказывается о больших данных, машинном обучении и способах их применения в бизнесе для уменьшения издержек и увеличения прибыли. Помимо машинного обучения в книге раскрывается тема управления персоналом и контроля основных показателей компании с помощью информационной системы. Рассказывается как именно она должна быть построена, какими функциями должна обладать и как работать. И подарок! К книге прилагается демонстрационный сайт с интерактивными 2D/3D графиками, советами и примерами создания информационной системы компании. Примеры на сайте поясняют и дополняют информацию из глав книги...
📚 Читайте "Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Именно так и поступил «Сбербанк»[10 - Sberbank Russian Housing Market Dataset (https://www.kaggle.com/c/sberbank-russian-housing-market/data (https://www.kaggle.com/c/sberbank-russian-housing-market/data)).], который выложил на соревновательную платформу Kaggle набор больших данных о недвижимости в России. Сейчас это один из самых популярных тренажеров, на котором учат будущих специалистов по данным на различных отечественных курсах по машинному обучению.
По опубликованному набору можно сразу понять, как профессионалы в банке относятся к большим данным.
• Описание квартир – 14 параметров.
• Описание ближайшей недвижимости – 24 параметра.
• Макроэкономические факторы, касающиеся недвижимости, – 101 параметр.
• Дополнительное описание ближайшей недвижимости – 288 параметров.
Данные представлены в форме таблиц, где квартиры – это строчки, а их параметры – колонки.
В опубликованном наборе данных часть параметров не зависит от времени: количество комнат, географическое положение дома, расстояние от квартиры до ближайшей атомной станции, музея и университета. Таких пунктов почти триста. То есть в таблицах будет три сотни колонок, описывающих каждую квартиру.
Стоит обратить внимание на то, что значения некоторых изменяющихся параметров могут записываться несколько раз в привязке ко времени. Например, уровень безработицы или рождаемости в стране в разные дни[11 - В таблице приведены вымышленные числа, они не связаны с реальными данными рождаемости и безработицы.]:
В таких временных данных тоже содержится скрытая информация. Например, если пару лет назад резко снизилась безработица, а сейчас увеличилась рождаемость, то спрос на квартиры увеличится.





